57、基于ELECTRE I的无线传感器网络区域头选择方案

基于ELECTRE I的无线传感器网络区域头选择方案

在无线传感器网络(WSN)和物联网(IoT)中,区域头(ZH)的选择对于网络性能至关重要。合适的ZH选择可以提高网络的能源效率、稳定性和寿命。本文将介绍一种基于ELECTRE I的区域头选择(EZHS)方案,该方案综合考虑了多个因素,旨在优化ZH的选择过程。

1. 研究背景与目标

在WSN中,区域头的选择策略可分为概率和非概率策略。非概率策略主要目标是选择高效可靠的节点作为ZH,以提高网络寿命。然而,在像物联网这样的大型网络中,确保能源效率仍然是一个挑战,因为WSN具有随机特性。

本文提出的EZHS方案的主要目标包括:
- 构建一个多标准决策(MCDM)模型,在选择区域头时考虑传感器节点的不同因素。
- 评估影响传感器节点成为ZH的各种参数。
- 根据性能指标评估EZHS方案,以确定其相对于现有方案的有效性。

2. 相关工作

在WSN中,已有许多关于有效簇头(CH)选择的研究工作:
| 研究者 | 方案 | 考虑因素 | 优点 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Farman et al. (2017) | 基于距离、剩余能量等因素,使用ANP模型选择CH | 节点与质心的距离、剩余能量、节点被选为CH的次数、合并节点 | 优于基于能量的聚类协议,减少CH重新选择,延长网络寿命 |
| Sahaaya Arul Mary & Gnanadurai (2017) | 基于模糊逻辑的增强区域稳定选举协议(ZSEP - E) | 节点的剩余能量、密度、到基站的距离 | 减少能量消耗

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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